何 佳,杨 荣,周 旗
(宝鸡文理学院 陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室,陕西 宝鸡 721013)
近55年宝鸡市气候生产潜力变化特征诊断分析
何 佳,杨 荣,周 旗*
(宝鸡文理学院 陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室,陕西 宝鸡 721013)
为明确宝鸡市气候生产潜力变化特征,以1960~2014年宝鸡市气象站点(站点号:57016)逐日气温和降水量实测值为基础,采用Thornthwaite Memorial模型计算研究区气候生产潜力,综合运用气候倾向率、累积距平法、Morlet小波函数、Mann-Kendall非参数检验法并结合滑动t检验、Yamamoto分析对其变化特征进行诊断分析。宝鸡市近55年来,平均气候生产潜力为1105.7 kg/(hm2·年),以8.7 kg/(hm2·10年)的速率呈逐年减少趋势并于20世纪90年代发生突变。周期变化呈现出大小尺度相互嵌套,存在准13、22、28、32年的变化周期。降水是影响研究区气候生产潜力发展的主导限制因素,增湿和增温的气候条件均有利于气候生产潜力的增加,暖湿化的气候情景则最有利于农作物的生长。
气候生产潜力;Thornthwaite Memorial模型;周期规律;宝鸡市
IPCC第五次评估报告中指出:过去130年间全球海陆表面平均温度呈线性上升趋势,平均升温0.85 ℃。这种升温变化已对水资源、农业生产、人类生产生活及陆地和海洋生态系统造成影响[1]。农业是国民经济发展的基础,作为社会物质资料的重要生产部门,同人类的社会经济、生产生活密不可分[2-3]。随着全球变暖的加剧,农业作为对气候变化最为敏感的产业之一必然受到影响,尤其是近年来极端气候事件的出现促使原有的农业生产环境发生剧烈变化,这在一定程度上阻碍了农作物的生长发育,迫使农业系统原有的适应性和抗逆性不断调整,导致其不稳定继而发生波动,危及粮食安全、经济稳定和社会的可持续发展[4-7]。根据学者研究来看,气候变化和极端气候事件的出现将导致中国粮食产量波动变率增加10%,在极端年份更高达30%以上[8]。因而,在气候变化的大背景下正确评估一个地区的农业气候生产潜力是科学认知区域农业生产条件的基础。近些年,国内外学者们在关于气候生产潜力研究方面取得了很多成果[9-15],建立了诸如Miami[16]、Thornthwaite Memorial[17]、AEZ[18-19]、筑后模型[20]等一系列比较成熟的分析计算模型,为相关研究提供了科学方法和理论支撑[21-22]。与其它几类模型比较,Thornthwaite Memorial模型因其综合考虑了作物产量、年平均气温、年降水量等具体因素,并以与作物产量密切相关的实际蒸散量来估计气候生产潜力,使结果更接近实际,可信度更高,而更广泛地被应用于分析气候生产潜力的变化格局当中。
宝鸡市地处关中平原西部,是西部经济发展的重要地带,人地关系较复杂,农业生态系统波动性强,加之处于季风区边缘,对气候变化的影响较为敏感。因而,极易受到气候变化的影响而产生衍生效应和连锁反应。此前,学者们对该区域气候生产潜力的研究主要以单因子影响要素分析为主,未能作综合评估。在此,本文以宝鸡市为研究区域,探讨自1960年以来宝鸡市气候生产潜力变化特征,对促进城市发展,保证国家粮食安全具有重要的政治经济意义。
1.1 数据来源及数据预处理
各气候要素数据来源于中国气象科学数据共享服务网(http://cdc.cma.gov.cn)所监测的宝鸡站点(站点号:57016)。数据起止日期从1960年1月1日至2014年12月31日,数据资料经过了严格的质量控制和数据检查,并对个别缺失站点及年份的数据进行插补。同时,为消除气象数据一年的自然周期变化扰动,对原数据进行标准化(距平)处理。
1.2 研究方法
1.2.1 气候生产潜力模型 选用Thornthwaite Memorial模型。即
(1)
(2)
L=300+25t+0.05t3
(3)
式中,Pv为以实际蒸散量计算得到的作物干物质产量[kg/(hm2·年)],用于表征气候生产潜力;v为年平均蒸散量(mm);R为年降水量(mm);t为年平均气温(℃);L为年平均蒸发量(mm),表征为年平均气温的经验函数。
1.2.2 数据处理与分析 在利用Thornthwaite Memorial模型计算研究区气候生产潜力并建立55年时间序列的基础上,综合运用气候倾向率、Morlet小波分析法[23]、Mann-Kendall非参数检验法并结合滑动t检验、Yamamoto分析(S/N信噪比检验)[24]对研究区气候生产潜力的变化特征进行诊断。
2.1 气候生产潜力变化特征分析
根据Thornthwaite Memorial模型计算研究区近55年的气候生产潜力,可以看出(图1):宝鸡市年平均气候生产潜力为1105.7 kg/(hm2·年),并以8.7 kg/(hm2·10年)的速率呈减少趋势。气候生产潜力的最高值出现在2003年,为1285.2 kg/(hm2·年),最低值出现在1995年,为832.1 kg/(hm2·年),变幅为453.1 kg/(hm2·年)。气候生产潜力以20世纪90年代为转折点呈现先升后降的变化趋势。具体来看,在70年代之前气候生产潜力变化呈上升状态,80年代初期缓慢减少直至步入低值区,随后逐年上升至90年代。进入90年代后气候生产潜力出现极速减少的变化趋势,到21世纪减少速率逐渐减缓,变化趋势也趋于平缓。
图1 气候生产潜力线性变化趋势
结合1960~2014年气候生产潜力小波分析结果(图2)可知,1960~2014年研究区气候生产潜力存在准13、22、28年以及更大尺度32年的变化周期。其中在13年和22年尺度上表现出正负相位交替出现的现象,较强周期震荡几乎存在于整个研究时域内,周期性表现十分显著,在时域范围内研究区气候生产潜力经历了低-高-低-高的变化过程;此外,28年尺度周期在20世纪80年代到90年代周期震荡较强烈,在60年代至70年代及21世纪这两段时间范围内逐渐减弱,但28年尺度仍然存在;对于32年尺度周期,其存在性仍需更长时间尺度的验证。其中13年左右小尺度震荡与海-气相互作用有关,22年左右周期可能由于太阳黑子活动所致。
观察Mann-Kendall突变分析结果(图3)可知。UF和UB曲线在α=0.05信度范围内存在7个交点,分别分布在1992、1998、2002、2004、2006、2012、2014年。为了进一步确定这7个点是否均为有效突变点,对原时间序列进行滑动t检验和Yamamoto分析(S/N信噪比检验),经过检验,最终确定1992年为强突变点,且在该时间段气候生产潜力发生了减少突变。
图2 1960~2014年气候生产潜力小波实部、方差变化图
图3 Mann-Kendall突变分析
2.2 各气候要素对气候生产潜力响应分析
前人研究发现在不同的水热组合配置条件下,气候生产潜力会呈现不同的状态[15]。因此需对气候要素和气候生产潜力分别进行相关性分析以确定气温和降水条件对气候生产潜力影响的相关程度。
相关分析结果表明:近55年宝鸡市气候生产潜力与年降水量的相关系数为0.965(P<0.01),与年平均气温的相关系数为0.359,气候生产潜力与降水量和年平均气温均呈现正相关关系,其中降水条件变化的影响占主导地位。
利用ARIMA模型构建研究区55年逐年气候生产潜力Pv′与年平均气温t、年降水量R之间的关系模型:
Pv′=349.258t+9.625R+5128.46 (r2=0.998)
(4)
式中,r2为相关系数,用于表征模型中气温和降水的组合配置变化对气候生产潜力变化的解释程度,达99%以上,且温度与降水对气候生产潜力均表现正反馈。当降水条件不变时,温度增加或减少1 ℃,气候生产潜力增加或减少349.258 kg/(hm2·年);当温度条件不变时,降水增加或减少10 mm,气候生产潜力增加或减少96.25 kg/(hm2·年)。在此基础上,我们假设在不同的水热组合配置条件下,把温度和降水作为敏感因子条件,具体分析何种气候类型最有利于农作物的生长。
根据气候类型划分标准,假设在不同的气温和降水变化情景下,年降水增幅在-10%~10%之间变化,年平均气温在-1~1 ℃之间变化,气候生产潜力随之变化[17]。由表1可知:在各气候类型中暖湿型气候,气候生产潜力增幅最大,达6.3%,对农作物生长最为有利;冷干型气候,生产潜力减幅最大,达4.7%,最不利于农作物生长。
表1 不同气候类型气候生产潜力变幅
宝鸡市年平均温度和年降水与气候生产潜力的相关性和多元回归分析结果表明,宝鸡市气候生产潜力对研究区年降水量变化响应更敏感。这与世界范围内的干旱半干旱区生产潜力主要是由年降水所决定的结论[25]一致。
作为评价区域农业气候资源的重要依据,气候生产潜力受制于区域光、热、水等要素的数量及其配合协调程度的影响。作为研究区农业资源发展的先导性和决定性条件,气候生产潜力在很大程度上受制于降水条件的变化。此前侯薇等在关于陕西关中地区农业水土资源时空匹配格局研究中就发现了关中地区农业水土资源时空匹配差异性是由该区域水资源时空分布不均的特点决定的[26]。宝鸡位于关中平原西部,年平均降水量为622.8 mm,由于受地形的影响,年降水的地理分布有显著差异,一些地区降水量严重不足,如:宝鸡川塬东部的眉县和扶风、北部山区的陇县以及西南部的凤县,降水时空分配不均严重制约了农业生产和社会经济发展。如何合理利用水资源,实现水热资源的优化配置,最大限度地提高气候生产潜力,使农业产业实现高产是必须要重视和亟待解决的问题。
本文综合采用气候倾向率、Morlet小波函数、Mann-Kendall非参数检验法对宝鸡市近55年气候生产潜力时空变化特征进行诊断分析,结论如下:
1960~2014年研究区气候生产潜力总体以8.7 kg/(hm2·10年)的速率呈逐年减少趋势,90年代以前波动变化相对平稳,自90年代后发生突变迅速减少直至进入21世纪初,此后逐渐回升;对应突变发生的时间,确定气候生产潜力在1992年左右发生强突变,其余年份虽有突变存在但程度较弱。气候生产潜力要素在大尺度周期中嵌套着小尺度的周期变化,存在多个尺度的变化周期,形成多时间尺度的周期变化趋势,这共同构成了宝鸡市气候生产潜力变化的周期规律。
在不同的气候情景下,温度与降水对气候生产潜力均表现正反馈,增温和增湿情景均有利于气候生产潜力的提高,尤以增湿效应最为显著。相关分析表明:降水是影响研究区气候生产潜力发展的主导限制因子。水热组合配置是影响研究区气候生产潜力高低的重要条件,暖湿化气候情景下气候生产潜力最高,最有利于农作物生长。
[1] IPCC. Climate change 2014: impacts, adaptation, and vulnerability[R]. Cambridge: Cambridge University Press, 2014.
[2] 陈立华.农业与经济发展的关系[J].经济论坛,2002(22):61-62.
[3] 吕亚荣,周诚.论农业是国民经济的基础[J].学理论,2009(17):64-67.
[4] 蔡运龙.全球气候变化下中国农业的脆弱性与适应对策[J].地理学报,1996,51(3):202-212.
[5] 杨晓光,刘志娟,陈阜.全球气候变暖对中国种植制度可能影响:气候变化对中国种植制度北界和粮食产量可能影响的分析[J].中国农业科学,2010,43(2):329-336.
[6] 张强,陈丽华,王润元,等.气候变化与西北地区粮食和食品安全[J].干旱气象,2012,30(4):509-513.
[7] 覃志豪,唐华俊,李文娟.气候变化对我国粮食生产系统影响的研究前沿[J].中国农业资源与区划,2015,36(1):1-8.
[8] 赵俊芳,郭建平,张艳红,等.气候变化对农业影响研究综述[J].中国农业气象,2010,31(2):200-205.
[9] McCown R L. The climatic potential for beef cattle production in tropical Australia Part III:Variation in the commencement, cessation and duration of the green season[J]. Agricultural Systems, 1981, 7(3): 163 .
[10] Axel E. Climatic change and potential agricultural productivity in China[J]. Erdkunde, 2006, 60(2): 157.
[11] Tonietto J. Climatic potential for wine grape production in the tropical north region of Minas Gerais State, Brazil[J]. Revista Brasileira de Fruticultura, 2005, 27 (3): 404-407.
[12] 武永利,卢淑贤,王云峰,等.近45年山西省气候生产潜力时空变化特征分析[J].生态环境学报,2009,18(2):567-571.
[13] 张正向,韩兰英,王小巍,等.甘肃陇中北部气候特征及气候生产潜力变化[J].草业科学,2010,27(8):119-124.
[14] Jiang X J, Tang L, Liu X J, et al. Spatial and temporal characteristics of rice potential productivity and potential yield increment in main production regions of China[J]. Journal of Integrative Agriculture, 2013, 12(1): 45-56.
[15] 罗永忠,成自勇,郭小芹.近40a甘肃省气候生产潜力时空变化特征[J].生态学报,2011,31(1):221-229.
[16] 陈国南.用迈阿密模型测算我国生物生产量的初步尝试[J].自然资源学报,1987,2(3):270-278.
[17] 高素华,潘亚茹,郭建平.气候变化对植物气候生产力的影响[J].气象,1994,20(1):30-33.
[18] 张小川.AEZ项目概况及研究方法[J].农业区划,1992(4):58-64.
[19] 赵安,赵小敏.FAO-AEZ法计算气候生产潜力的模型及应用分析[J].江西农业大学学报,1998,20(4):120-125.
[20] 侯光良,游松才.用筑后模型估算我国植物气候生产力[J].自然资源学报,1990,5(1):60-65.
[21] 蔡承智.基于AEZ模型的我国农区小麦生产潜力分析[J].中国生态农业学报,2007,15(5):182-184.
[22] Zhu W Q, Pan Y Z, Yang X Q, et al. Comprehensive analysis of the impact of climatic changes on Chinese terrestrial net primary productivity[J]. Chinese Science Bulletin, 2007, 23(52): 3253-3260.
[23] 王文圣,丁晶,李跃清.水文小波分析[M].北京:化学工业出版社,2005.
[24] 魏风英.现代气候统计诊断与预测技术[M].北京:气象出版社,2007:231-269.
[25] Houerou H N L. Rain use efficiency: A unifying concept in arid land ecology[J]. Arid Environments, 1984(7): 241-247.
[26] 侯薇,刘小学,魏晓妹.陕西关中地区农业水土资源时空匹配格局研究[J].水土保持研究,2012,19(1):134-138.
(责任编辑:许晶晶)
Analysis of Variation Characteristics of Climatic Potential Productivity in Baoji City in Recent 55 Years
HE Jia, YANG Rong, ZHOU Qi*
(Key Laboratory of Disaster Monitoring and Mechanism Simulating of Shaanxi Province,Baoji University of Arts and Sciences, Baoji 721013, China)
In order to make clear the variation characteristics of climatic potential productivity in Baoji city, according to the measured values of daily air temperature and rainfall of Baoji city during 1960~2014 from Baoji Meteorological Station (No. 57016), we used Thornthwaite Memorial model to calculate the climatic potential productivity in Baoji city, and analyzed its variation characteristics through comprehensively using climate tendency rate, accumulated anomaly method, Morlet wavelet function, Mann-Kendall non-parameter test combined with movingt-test, and Yamamoto analysis. The results showed that: in the past 55 years, the climatic potential productivity of Baoji city was 1105.7 kg/(hm2·a) averagely, and it was decreasing at the rate of 0.87 kg/(hm2·a), and occurred a sudden change in the 1990s. The climatic potential productivity revealed multi-periodic changes, and its change periods were nearly 13, 22, 28 and 32 a. The rainfall was the dominant factor restricting the development of climatic potential productivity in this area; warming and humidifying were beneficial to the increase in the climatic potential productivity, and the warm and wet climate was best for the growth of agricultural crops.
Climatic potential productivity; Thornthwaite Memorial model; Periodic law; Baoji city
2016-05-19
国家自然科学基金项目“基于公众人地关系和风险感知的全球变化适应研究”(41071359);陕西省灾害监测与机理模拟 重点实验室项目“陕西省河谷型城市水环境灾害脆弱性研究——以宝鸡市为例”(15JS009)。
何佳(1991─),女,陕西宝鸡人,硕士研究生,研究方向:气候变化与资源环境。*通讯作者:周旗。
P463.1
A
1001-8581(2016)11-0066-04